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公司在去水紋人臉比對識別方向，利用小樣本學習技術快速實現落地，算法廣泛應用于支付、金融認證的領域。
2020年初首發戴口罩人臉識別算法，識別精度達到97%；《機器之心》、《泰晤士報》等國內外媒體進行了詳盡報道。
聯合南京理工大學楊健教授團隊完成“圖像復原與穩健識別的理論與方法”，獲得2021年江蘇省科學技術進步一等獎，系統性地解決小樣本訓練過程中的奇異性問題，進而提高該算法在應用場景中的穩健性（魯棒性）。
人臉識別受到光照、角度、年齡、人種等不同因素影響，造成人臉特征由于場景異構而存在比對偏差。對此，研發形成基于Scale-Transferrable以及注意力機制的人臉識別算法；基于多層特征做預測并對預測結果進行融合；基于公司提出的Scale-transfer Layer，在幾乎不增加計算量的情況下有效的提升了復雜場景的檢測精度。在復雜的實際應用場景測試條件下，精度達到了99.8%。
?2020年在NIST國際人臉識別競賽frvt上，公司獲得了綜合排名第七的成績，其中在難度極高的wild（開放場景）的測試中排名第二。
?2020年公司人臉識別智能終端(MV-PT1A-R2)，獲得公安三所認證報告。
?2021年公司人臉智能終端(MV-PT2A-X-X)，獲得公安三所認證報告。
通過超大規模底庫的人臉快速檢索能力，基于自研優化的特征索引技術，在1億規模的人臉庫上，將人臉檢索的時間降低到了1s以內。
該技術支持配合式和非配合式兩種檢測方式。活體算法能夠實現毫秒級的結果反饋，且算法準確率高。在復雜的場景下，真人通過率達到99%，防攻擊能力在99.9%以上，能夠抵御照片、面具、視頻翻拍、頭模等各種攻擊類型。
?2020年開源基于RGB的工業級靜默活體算法，在行業內獲得廣泛關注，目前已獲得821個star。
?2020年小視科技通過BCTC增強級銀聯活體認證，基于RGB及近紅外多模態數據，實現了高安全級別的刷臉支付活體認證算法。
依托小視科技的核心算法研發平臺以及豐富的視頻結構化技術經驗，已具備了工業級的多場景視頻結構化算法快速研發生產落地能力，在智慧城市、社區、學校等多個場景進行了大規模算法運用，涉及算法200余種，包括人員聚集、斗毆等行為識別、工程車輛檢測、占道經營檢測、漂浮物檢測、高空拋物檢測、遛狗牽繩判別等多種算法。
?社區場景高空拋物算法，華為商城SDC嚴選算法
?社區場景視頻結構化30余種算法，落地南京江寧區200多個小區的智慧社區改造
?中國移動千里眼項目視頻結構化算法提供商，提供20余種算法，接入1000余路攝像頭的實時視頻流分析
?公司算法適配20多款國產化AI芯片，在多種邊緣設備端落地算法
?2022年在國際多目標跟蹤競賽MOTChallenge中8項評價指標位列第一，其中核心指標MOTA、HOTA均位列第一
該技術無需昂貴的深度信息傳感器，可以使用成本低廉的普通相機完成復雜的測距工作，估算出場景深度。
使用普通單目相機，從視頻畫面中實時提取人體骨骼關鍵點的三維位置信息，對人體骨骼進行三維重建，并對人體關節運動角度、速度等進行精確分析，達到動作捕捉的效果。
可對人臉53212個3D關鍵點實時檢測，歸一化平均誤差低于2.8%，基于關鍵點對人臉進行的3D精細建模，可精細捕捉面部的各種細微表情。
?2020年疫情初期，在戴口罩人臉數據十分缺乏的情況下，我們利用AI生成技術進行數據仿真，生成復雜場景一致性映射的算法訓練數據，助力公司戴口罩人臉識別算法在短期內上線。
可對有限且昂貴的真實世界數據訓練樣本進行擴展，提高生產模型的性能，降低模型研發的成本；同時在互動娛樂、藝術創作亦具備廣泛的應用價值。
可將圖片轉換為特定的風格類型，或者模仿藝術大師的手法風格進行藝術創作，實現高質量的照片及視頻增強，豐富內容細節，添加特效等。
?公司人像卡通化部分技術在Github上開源后，引起行業極大關注。長期蟬聯該領域熱榜第一名，已累計獲得超過3200個star。
